Python高效读取XLS和XLSX文件：多种方法详解与性能对比350

Python处理Excel文件是数据分析和数据处理任务中常见的需求。Excel文件通常以XLS (Excel 97-2003) 或XLSX (Excel 2007及以后) 格式存储。虽然Python内置库不直接支持XLS和XLSX文件的读取，但我们可以借助第三方库高效地实现这一功能。本文将深入探讨几种常用的Python库以及它们在读取XLS和XLSX文件时的性能差异，并提供代码示例和最佳实践建议。

一、常用的Python库

主要有三个库可以用来读取XLS和XLSX文件：xlrd、openpyxl和pandas。

1. xlrd: 专注于XLS文件

xlrd库专门用于读取XLS文件。它轻量级、快速，并且易于使用。然而，它不支持XLSX文件。如果你的数据只包含在XLS文件中，xlrd是一个不错的选择。
import xlrd
def read_xls_with_xlrd(filepath):
workbook = xlrd.open_workbook(filepath)
sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 获取第一个sheet
data = []
for row_index in range():
row_data = sheet.row_values(row_index)
(row_data)
return data
filepath = ''
data = read_xls_with_xlrd(filepath)
print(data)

2. openpyxl: 专注于XLSX文件

openpyxl库主要用于读取和写入XLSX文件。它提供了更丰富的功能，可以访问单元格样式、公式等信息。如果你的数据存储在XLSX文件中，openpyxl是首选。
from openpyxl import load_workbook
def read_xlsx_with_openpyxl(filepath):
workbook = load_workbook(filepath, data_only=True) # data_only=True 读取单元格的值而不是公式
sheet = # 获取活动sheet
data = []
for row in sheet.iter_rows():
row_data = [ for cell in row]
(row_data)
return data
filepath = ''
data = read_xlsx_with_openpyxl(filepath)
print(data)

3. pandas: 数据分析利器

pandas是Python数据分析的强大库。它可以方便地读取各种数据格式，包括XLS和XLSX文件。pandas不仅可以读取数据，还可以进行数据清洗、转换和分析。对于大型数据集，pandas的效率通常优于xlrd和openpyxl。
import pandas as pd
def read_excel_with_pandas(filepath):
df = pd.read_excel(filepath)
return () # 将DataFrame转换为列表
filepath = '' # or .xlsx
data = read_excel_with_pandas(filepath)
print(data)

二、性能对比

三种方法的性能差异取决于文件大小和复杂程度。对于小型文件，差异可能不明显。但是，对于大型文件，pandas通常表现最佳，因为它利用了高效的数据结构和算法。xlrd在读取XLS文件时速度很快，而openpyxl在读取XLSX文件时相对较慢。

三、错误处理和最佳实践

在读取Excel文件时，应注意错误处理。例如，文件可能不存在，或者文件格式可能不正确。使用try-except块来处理这些异常情况：
try:
data = read_excel_with_pandas(filepath)
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")

此外，建议在读取大型文件时使用迭代器来提高效率，避免一次性将所有数据加载到内存中。

四、总结

选择合适的库取决于你的具体需求和文件格式。xlrd适用于XLS文件，openpyxl适用于XLSX文件，而pandas则是一个功能强大的工具，可以处理各种数据格式，并提供数据分析功能。在处理大型文件时，pandas通常效率更高。记住处理潜在的错误并根据需要优化代码以确保程序的稳定性和效率。

本文提供了几种读取XLS和XLSX文件的Python方法，并对它们的性能进行了比较。希望这些信息能够帮助你选择最适合你的方法，高效地处理Excel文件。

2025-05-21

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